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作者：王宇豪;曹红新;秦增忍;王帆;朱镇;
单位：中国能源建设集团陕西省电力设计院有限公司;
摘要：针对Relief算法的特征权重受样本随机性影响较大、不适用于多类别间的特征选择且无法自动确定特征阈值等不足，提出了一种改进的Relief算法，用于面向对象的遥感影像信息提取。新算法基于正态分布改进Relief算法的样本抽样策略和特征权重更新方式，提出特征组合评判指标Cω用于多类别间特征选择，最后根据高斯混合模型自动确定特征的阈值。基于陕西省周至县地区无人机影像和湖北省巴东县地区高分六号影像的实例测试结果表明，IRelief算法不仅能有效对特征进行降维和精选，还能够自动计算特征在分类时的阈值，总体精度、Kappa系数以及其他精度评价指标均优于Relief和ReliefF算法，是一种更优的特征选择算法。
关键词：Relief;;特征选择;;面向对象;;信息提取;;正态分布;;高斯混合模型
基金资助：中国能源建设集团陕西省电力设计有限公司重大科技项目(K2022-10)
